Invasive Fungal Infections in Patients with Systemic Lupus Erythematosus
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Invasive fungal infections (IFI) are catastrophic diseases associated with a high mortality. Relatively few cases of IFI have been described in systemic lupus erythematosus (SLE) and their related factors have not been completely explored. We evaluated factors associated with IFI in patients with SLE. METHODS: All patients with both IFI and SLE admitted to our hospital in the last 7 years were evaluated and each was compared with 5 hospitalized patients with SLE (controls). Demographic factors, duration of SLE, and treatment in the previous month were compared. RESULTS: Sixty patients with SLE were evaluated (10 with IFI and 50 controls). Median age was 29 years. High C-reactive protein levels were associated with IFI, along with other factors such as high disease activity, mechanical ventilation, treatment with antibiotics, hemodialysis, high doses of glucocorticoids (GC), and treatment with mycophenolate mofetil. Mortality was 4 times more frequent in patients with IFI than in SLE patients without the deep fungal infection. CONCLUSION: IFI is a rare infection observed in patients with rheumatic diseases. We describe factors associated with IFI in patients with SLE. IFI is associated with elevated morbidity and mortality. Early diagnosis and treatment are desirable.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».